摘要
本文在分析文本分类算法的一般模型和现有技术后,针对传统神经网络算法存在的问题,提出了一种引入Kmeans算法用于训练RBF神经网络的径向基函数中心,改善误差反向传播(BP)神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点。实验结果表明,改进后的RBF网络与BP网络、RBF网络相比,在取得较好分类精度和召回率情况下,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力。
出处
《中国管理信息化》
2014年第21期80-82,共3页
China Management Informationization
基金
江苏省现代教育技术研究2014年度课题(2014-R-31141)
